DIFERENCIAS NACIONALES EN LA GENERACIÓN DE

DIFERENCIAS NACIONALES EN LA GENERACIÓN DE CONOCIMIENTO ACADEMICO EN
ADMINISTRACIÓN
Ernesto R. Gantman
(Universidad de Buenos Aires y Universidad de Belgrano)
INTRODUCCIÓN
En los últimos años, la literatura evidencia un renovado interés en el estudio de la dinámica que explica la
génesis y difusión de conocimiento administrativo (Alvarez, 1998; Sahlin-Andersson y Engwall, 2002).
Uno de los problema principales en el abordaje de este fenómeno es la naturaleza compleja de dicho
conocimiento, en razón de las múltiples manifiestaciones empíricas que adquiere (prácticas concretas en
organizaciones, modelos de negocio, literatura académica de naturaleza transdisciplinaria, mercado de
literatura de masas, etc.). El presente trabajo se ocupa exclusivamente del conocimiento administrativo
en tanto corpus de conocimiento de un campo disciplinario. En tal sentido, cabe aclarar que es posible
realizar una distinción entre dos tipos ideales de conocimiento administrativo: el académico y el
profesional (Gantman, 2005). Ambos difieren básicamente en sus circuitos de difusión y consumo, ya que
apuntan a audiencias distintas. En general, el conocimiento administrativo profesional tiene por objetivo
llegar a los gerentes, consultores o a quienes aspiran a serlo. Es esencialmente prescriptivo y, por
carecer de las características propias de rigor metodológico del conocimiento académico, es referenciado
por algunos autores como conocimiento popular de management (Furusten, 1999). Sus principales
representantes son los llamados gurús de la administración (consultores, académicos o incluso
empresarios exitosos), cuyas obras han dado lugar a un verdadero boom editorial a partir de los años
ochenta. De menor difusión goza el conocimiento académico, que sin embargo responde a los más
estrictos cánones metodológicos propios de cualquier ciencia social.
El objetivo del presente trabajo apunta a identificar los factores que explican las diferencias nacionales en
la generación de dicho tipo de conocimiento. A tal efecto, estableceré en la primera sección algunas
hipótesis generales y luego someteré las mismas a contrastación empírica mediante un análisis de
sección cruzada con datos sobre la participación de académicos de distintos países en la generación de
conocimiento en la arena internacional, así como información de diversas variables de una muestra
amplia de países.
PARTICIPACIÓN EN LA GENERACIÓN DE CONOCIMIENTO ACADÉMICO EN ADMINISTRACIÓN:
TRES HIPÓTESIS SOBRE SUS FACTORES CONDICIONANTES
La mayor parte de los estudios comparativos sobre el conocimiento administrativo se basan en un
concepto del mismo que se limita a las técnicas de aplicación (prácticas específicas en contextos
organizacionales concretos) o a las teorías generales sobre las cuáles estas última reposan. Dentro de
esta concepción limitada, el foco central estuvo centrado en la transferencia de conocimiento entre
países. Así, se ha señalado que las prácticas se difunden de los países más avanzados a los menos
avanzados, a menudo omitiéndose importantes variables explicativas como la mentalidad de las elites
nacionales, los procesos nacionalistas de emulación, etc. (Arias y Guillén, 1998). Sin embargo, existen
pocos estudios comparativos sobre niveles de desarrollo de conocimiento académico en administración y
los determinantes que subyacen a los mismos. Simplemente, la literatura se limita a destacar la
preponderancia de los Estados Unidos en términos de su participación nacional en la producción de
conocimiento académico (Baruch, 2001).
La generación de conocimiento científico responde claramente a un modelo centro-periferia (Schott,
1998), en el sentido de que la mayor parte se genera en países desarrollados o del Primer Mundo (ya sea
por científico nacidos en tales países o por quienes emigran allí). Esto indica claramente que el nivel de
desarrollo de un país sería un factor explicativo central en su nivel de presencia en la creación de
conocimiento científico en la esfera nacional. La razón es obvia: los países más desarrollados cuentan
con mayor abundancia de recursos para dedicar a la ciencia y la tecnología (Schrum, 1997; Schrum and
Shenhav, 1995). Esto es válido tanto para las ciencias duras como para las ciencias blandas.
El conocimiento administrativo no debería ser una excepción a esta lógica. Si bien puede argumentarse
que esta rama del conocimiento resulta crítica para el desarrollo y que, por lo tanto, serían precisamente
los países menos desarrollados los más interesados en invertir en el mismo para mejorar la
competitividad de sus empresas y la economía en general, la realidad indica que el grado de
abundancia/escasez de recursos condiciona las posibilidades de financiar el trabajo académico en la
disciplina. Consecuentemente, es claro que los países más pobres están en desventaja. Además, las
naciones de mayor desarrollo económico cuentan con “sistemas nacionales de negocios” más amplios,
cuyas organizaciones motorizan (demandan) en mayor medida que sus contrapartes de países más
pobres la creación de conocimiento gerencial, beneficiandose las firmas consultoras y las escuelas de
negocios locales de esta creciente demanda. En resumen, podemos postular la siguiente hipótesis:
Hipótesis 1: a mayor nivel de desarrollo económico de un país, mayor presencia en la generación de
conocimiento académico en administración
Por otra parte, si el mecanismo explicativo en relación a la generación de conocimiento académico en
management se basa en la disponibilidad de recursos, el tamaño de la economía puede ser tan
importante como el nivel de desarrollo de la misma. Hay muchos países cuyo PBI per cápita es bajo, pero
con economías muy grandes (ejemplos paradigmáticos son China e India) en las cuales sectores de
economía de subsistencia coexisten con aquellos tecnológicamente avanzados. Estos países suelen
tener niveles elevados de desigualdad distributiva y son, en rigor, economías duales. Así, pueden
perfectamente albergar sectores económicos dinámicos cuyas empresas son demandantes de formación
profesional en management, lo cual tarde o temprano impacta favorablemente en las perspectivas de
crecimiento de la industria de la educación en negocios. A su vez, si el sector de educación superior en
management crece, es concebible pensar que aumentará la presencia de investigadores de dichos
países en la generación de conocimiento académico en la materia. Entonces, es razonable plantear una
nueva hipótesis:
Hipótesis 2: a mayor tamaño de la economía de un país, mayor presencia en la generación de
conocimiento académico en administración
Es también importante señalar que el mundo del conocimiento científico se caracteriza por la utilización
del inglés como una suerte de lenguaje universal. Al menos, esto es así en la arena internacional en la
cual las principales publicaciones se manejan en dicho idioma. En las ciencia sociales, es difícil que un
artículo científico alcance cierto nivel de difusión internacional si no está escrito en inglés. Algunos
académicos distinguen entre “ciencia local” y “ciencia internacional” como arenas diferenciadas de la
producción de conocimiento e incluso como tipos distintos de literatura científica (Hicks, 2004). En tal
sentido, se puede concebir a ésta como sometida a lo que Phillipson (1992) ha dado en llamar
“imperialismo lingüístico”. Siendo esto así, y atento al hecho de que las principales publicaciones
científicas en administración no sólo privilegian el contenido sino el estilo de redacción, es obvio que
aquellos investigadores que tienen al inglés como idioma nativo, o que son de formación bilingüe porque
dicho idioma es lengua oficial en su país, cuentan con una importante ventaja respecto a otros en
términos de sus posibilidades de publicación de trabajos, aceptación de ponencias en conferencias
internacionales con referato y participación en las mismas en virtud de su fluidez lingüística. De acuerdo
a ello, podemos conjeturar lo siguiente
Hipótesis 3: los países con el inglés como lengua oficial tienen mayor presencia en la generación de
conocimiento académico en administración
En lo que sigue del trabajo, veremos si los datos empíricos apoyan o refutan las proposiciones anteriores.
Pero resulta pertinente realizar una breve digresión metodológica sobre el criterio adoptado para evaluar
la generación de conocimiento académico en administración. La literatura bibliométrica utiliza datos sobre
publicaciones en journals científicos con referato como métrica para establecer el nivel de productividad
científica de una unidad de análisis determinada (país, universidad, etc.). Dentro de esta estrategia, dos
aspectos suelen privilegiarse: el número de artículos publicados y el impacto de los mismos, estimado a
su vez en base a las citas recibidas. Aquí nos desviaremos de este criterio por razones de disponibilidad
de datos, en primer lugar, y por el hecho de que los journals académicos suelen marginar a los
investigadores de países menos desarrollados.
Nuestro criterio se basará en la participación en la generación de conocimiento académico en la arena
internacional y, por ende, tomará el número de participantes en la princi pal reunión académica anual de
la disciplina, el Congreso de la Academy of Management Association. Dicha reunión es una vidriera
privilegiada para los académicos de todo el globo y los trabajos que se presentan son objeto de un
estricto arbitraje anónimo. Se presume que el criterio de aceptación es algo más blando que el de un
journal de primerísimo nivel, lo cual se evidencia en el número de papers aceptados, pero es lo suficiente
riguroso como para garantizar que las contribuciones aprobadas cumplen con los requisitos necesarios
de calidad académica internacional. No obstante, además, de los papers con arbitraje consideramos
también las participaciones en sesiones por invitación o simposios especial, en los cuales las ponencias
no son objeto de arbitraje anónimo. Adicionalmente, se cuentan las participaciones como organizadores
de paneles y comentaristas en los mismos, roles que se basan fundamentalmente en el prestigio
personal de quienes los integran y de su adecuada inserción en redes sociales académicas. En definitiva,
nuestra variable dependiente, la participación en la generación de conocimiento científico se
operacionaliza mediante un criterio más laxo que el adoptado por los enfoques cientométricos
tradicionales, pero al ser dicho criterio más inclusivo se espera captar un grado más amplio de
participación en la generación de conocimiento por parte de académicos del mayor número posible de
países.
DATOS Y MÉTODOS
La variable dependiente, participación en la producción científica, fue operacionalizada tomando el
número de participantes por país registrado en el Congreso Anual de la Academy of Management del
2007, de acuerdo a los datos obtenidos del programa de la misma (AOM, 2007).
El desarrollo económico se midió a través del PBI per cápita, mientras que para el tamaño de la
economía se tomó el PBI. En ambos casos, se tomaron los valores logarítimicos de la variable a efectos
de la regresión. Los datos corresponden al año 2005 y la fuente es la base de datos del IMF (2007).
Se ha procurado controlar el efecto del tamaño poblacional de los distintos países, ya que se presume
que ceteris paribus países con mayor población tendrán mayor participación en la generación de
conocimiento académico que aquellos menos poblados, simplemente por un aspecto de proporcionalidad
demográfica. Por lo tanto, se incluyó en la regresión el valor de la población expresado en millones. La
fuente es también el IMF.
Se excluyó como unidad de análisis a los Estados Unidos, ya que por ser el país organizador y sede de la
asociación, registra un número desproporcionadamente elevado de participantes. Por otra parte, no se
han considerado en el análisis países demasiado pequeños (menos de 1.000.000 de habitantes) ni
excesivamente pobres en términos de producto bruto interno per cápita (menos de 250 dólares anuales).
Estas exclusiones pueden parecer arbitrarias. Sin embargo, se ha procurado, por un lado, no exagerar la
representatividad de países con mínimo nivel de desarrollo económico en la muestra y, por otro, no incluir
a unidades políticamente soberanas que son atípicas por su tamaño (e.g., numerosas ex colonias
británicas, etc.). En definitiva, la muestra se compone de 95 países, que son todos aquellos sobre los
cuales existen datos para todas las variables analizadas.
Para testear las hipótesis planteadas más arriba, se ha planteado un modelo de recuento (count data).
Dada la naturaleza discreta de la variable dependiente, la literatura desaconseja la estimación de un
modelo de regresión múltiple tradicional (Greene, 1997). El modelo que suele recomendarse inicialmente
para count data se basa en la distribución de Poisson, que responde a la siguiente fórmula:
Prob (Yi = yi ) = ((e
-i
) * i )/yi!, con yi = 0,1,2….n
yi
A su vez, se relaciona con los regresores de interés, en una formulación que en su forma más común
es el modelo loglinear:
ln i = bi X i
donde b i X i es un vector de características que se refieren a las variables independientes que nos
interesan. En el caso bajo análisis, se trata de desarrollo económico, tamaño de la economía, idioma y
tamaño poblacional, mientras que en una formulación general tendremos:
ln i = bo + b1 X1 + b2 X2 + ……….bn X n
El signo de los parámetros bi nos indicará si la muestra apoya o no las hipótesis bajo análisis.
Sin embargo, el modelo Poisson tiene un supuesto muy restrictivo, ya que exige que la media y la
varianza son iguales (equidispersión). Cuando esto no ocurre, lo que es frecuente ya que la varianza
suele ser superior a la media, lo que se denomina sobredispersión, otros modelos deben ser utilizados
para estimar los parámetros de interés. La alternativa más común, en tales casos, es la utilización del
modelo de la distribución binomial negativa.
En el caso que nos ocupa, la estimación de un modelo de Poisson por maxima verosimilitud con el
programa LIMDEP reveló la presencia de sobredispersión en los datos, por lo cual se ha estimado
finalmente un modelo de regresión binomial negativa. Dicho modelo, además, de los valores de los
parámetros b i tiene también un parámetro adicional que mide el grado de sobredispersión (si este
1
parámetro es igual a 0, existe equidispersión y puede utilizarse el modelo de Poisson).
RESULTADOS
Los resultados de la regresión de un modelo de distribución binomial negativa, estimado por máxima
verosimilitud, se muestran en el Cuadro 1. Como podemos observar, la hipótesis 1 recibe apoyo
empírico de los datos, ya que el coeficiente correspondiente al nivel de desarrollo económico (log del PBI
per cápita) es positivo y estadísticamente significativo. Controlado el nivel de desarrollo económico,
también comprobamos que el tamaño de la economía tiene un efecto positivo y estadísticamente
significativo sobre la participación en la generación de conocimiento académico en administración, lo que
concuerda con las predicciones de la hipótesis 2. Los coeficientes de población e idioma inglés también
son positivos, pero no resultan estadísticamente significativos. Además, cabe destacar que se obtienen
coeficientes similares y los mismos niveles de significatividad estadística se obtienen utilizando un
indicador alternativo de desarrollo económico: el nivel de PBI per cápita ajustado por PPP (parity
purchasing power), cuyos también se han tomado dela base del IMF (2007).
Es importante destacar que la variable población ya está implícitamente contemplada en el modelo, ya
que el tamaño de la economía es igual al ingreso per cápita por el número de habitantes. Si bi en
comprobamos que al incluir la población como un regresor adicional no genera un efecto estadístico
significativo, hay que advertir que tiene importancia en términos de su efecto conjunto con la riqueza
promedio del país (es decir, el tamaño de la economía). Concretamente, un país muy poblado pero con
ingresos por habitante reducido es tan relevante como un país de menor población pero más rico, en
ambos casos parecería que la ventaja del tamaño se traduce en una estructura económica que puede
albergar instituciones que favorecen la generación de conocimiento administrativo. Pero el efecto
meramente demográfico de la población no parece generar un impacto importante, una vez que se ha
controlado el efecto de las variables económicas.
1
Siguiendo la recomendación de Cameron y Trivedi (1996) se estimaron los dos modelos de regresión, Poisson y
binomial negativa, y se realizó un test de likelihood ratio con la hipótesis nula de que el parámetro de dispersión en el
modelo de la distribución binomial negativa es igual a 0. En virtud del resultado obtenido en dicho test, debe
rechazarse dicha hipótesis nula y, consecuentemente, el modelo de Poisson no resulta adecuado
CUADRO 1
DIFERENCIAS NACIONALES EN LA PRODUCCIÓN DE CONOCIMIENTO ADMINISTRATIVO
Variable independiente
Constante
Coeficiente
-32.8076
(2.5392)
3.5858 (*)
(0.5435)
1.8011 (*)
(0.2574)
0.0011
(0.0009)
0.5911
(0.3212)
Log PBI per capita
Log PBI
Población
Idioma Inglés
Parámetro de dispersión
Log Likelihood
0.9853
(0.2378)
-274.1151
Notas:
Variable dependiente: participación en la producción científica
desviación standard entre paréntesis
(*) estadísticamente signicativo con p 0.001
n = 95
CONCLUSION
Los resultados discutidos no resultan sorprendentes. La literatura sobre sociología de la ciencia ha
dejado claramente manifiesta la importancia del desarrollo para la generación de
conocimiento científico. Evidentemente, la disciplina de la administración no escapa a esta regularidad
empírica. Hemos visto también que el efecto del tamaño de la economía es relevante y estadísticamente
significativo, una vez que se controla el nivel de desarrollo. Contrario a lo que cabría esperar ha sido el
resultado de la variable lingüística, sugiriendo que ceteris paribus el mejor manejo del inglés, idioma
dominante en el mundo científico, no marca una diferencia en términos de la participación en la
generación de conocimiento académico en administración.
Naturalmente, la especificación de la variable dependiente que se ha tomado en este trabajo no es
perfecta. Hay que averiguar si se obtienen los mismos resultados con criterios alternativos de
operacionalización como el número de ponencias con referato admitidas en esta u otras conferencias o el
número de artículos publicados en revistas indexadas en el SSCI. Más importante aún es la necesidad de
estudiar longitudinalmente las relaciones entre las variables que se han tomado en este ejercicio de
estimación empírica. En definitiva, esto constituye una interesante agenda de investigación, que también
debería contemplar la inclusión de variables políticas, culturales (Inönü, 2003) u organizacionales del
propio sistema de ciencia y técnología (de Moya-Anegón y Herrero-Solana, 1999).
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